Mediapipe姿态估计——用坐标计算手指关节弯曲角度并实时标注

一、前言
  本文基于Google的Mediapipe框架，利用其自身返回的坐标，计算手指的弯曲角度。效果图如下。

二、实现过程
  我在我的文章Mediapipe入门——搭建姿态检测模型并实时输出人体关节点3d坐标里讲述了如何搭建mediapipe姿态检测模型以及如何获得坐标，这里不多赘述。
  依据官网的说明，mediapipe处理视频流的函数能够返回人体标注节点的三维坐标。如下图所示，一共33个。

再看看手部的节点，每只手有21个。

  让我举个例子，上面“手掌”的部分节点序号标在手上是这样的。

  现在知道了坐标，也知道了点在哪，开始计算手指运动过程中的夹角。以食指为例，计算∠876。推导过程比较简单，因为知道三个点的xy坐标，借助三角函数弧度rad=arctan(y/x)分别求出两条直线的正切角，再相减即可。

  Python里该如何实现呢，以右手掌为例。首先，视频流处理函数返回右手地标right_hand_landmarks，该地标包含坐标xyz与可见度visibility两个信息，只需提取坐标landmark。而landmark就像是数组，只要知道对应节点的序号（索引）就能提取到坐标。

#以提取右手食指指尖坐标为例，由前述可知指尖序号为8
results = holistic.process(image)
if results.right_hand_landmarks:
    RHL = results.right_hand_landmarks
	coord_8=[RHL.landmark[8].x, RHL.landmark[8].y]
	#coord_8便是指尖的xy坐标

  接下来借助for循环来批量操作。

#食指、中指、无名指、小手指
joint_list = [[8, 7, 6], [12, 11, 10], [16, 15, 14], [20, 19, 18]]  # 手指关节序列
if results.right_hand_landmarks:
	RHL = results.right_hand_landmarks
	for joint in joint_list:
		a = np.array([RHL.landmark[joint[0]].x, RHL.landmark[joint[0]].y])
		b = np.array([RHL.landmark[joint[1]].x, RHL.landmark[joint[1]].y])
		c = np.array([RHL.landmark[joint[2]].x, RHL.landmark[joint[2]].y])

  这样，a, b, c就是三个点的xy坐标。再借助np.arctan2函数计算反正切，然后将计算出来的弧度转为角度。

# 计算弧度
radians_fingers = np.arctan2(c[1] - b[1], c[0] - b[0]) - np.arctan2(a[1] - b[1], a[0] - b[0])
angle = np.abs(radians_fingers * 180.0 / np.pi)  # 弧度转角度

  有必要说一下，arctan2函数和arctan函数有所不同。arctan的值域是[-π/2, π/2]，arctan2的值域是[-π, π]。毕竟手指伸直可以达到180°，还是用arctan2函数好。
  有了角度，再利用cv2.putText()函数把角度数据实时渲染在手指旁边。

cv2.putText(image, str(round(angle, 2)), tuple(np.multiply(b, [640, 480]).astype(int)),
           cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)
#渲染的位置在三个点的中间也就是坐标b的位置

三、演示
  直接运行


  检测速度很快。其实基于此，还可以计算手肘角度、腋下角度、膝盖弯曲角度等，原理相同，不多说。
四、完整代码

import cv2
import numpy as np
import mediapipe as mp

mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles
mp_holistic = mp.solutions.holistic

joint_list = [[8, 7, 6], [12, 11, 10], [16, 15, 14], [20, 19, 18]]  # 手指关节序列

cap = cv2.VideoCapture(0)
with mp_holistic.Holistic(
        min_detection_confidence=0.5,
        min_tracking_confidence=0.5) as holistic:
    while cap.isOpened():
        success, image = cap.read()
        if not success:
            print("Ignoring empty camera frame.")
            break
        image.flags.writeable = False
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        results = holistic.process(image)
        image.flags.writeable = True
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)

        # 渲染
        mp_drawing.draw_landmarks(
            image,
            results.face_landmarks,
            mp_holistic.FACEMESH_CONTOURS,
            landmark_drawing_spec=None,
            connection_drawing_spec=mp_drawing_styles
                .get_default_face_mesh_tesselation_style())
        mp_drawing.draw_landmarks(
            image,
            results.pose_landmarks,
            mp_holistic.POSE_CONNECTIONS, landmark_drawing_spec=mp_drawing_styles.get_default_pose_landmarks_style())

        mp_drawing.draw_landmarks(image, results.left_hand_landmarks, mp_holistic.HAND_CONNECTIONS,
                                  landmark_drawing_spec=mp_drawing_styles.get_default_hand_landmarks_style())
        mp_drawing.draw_landmarks(image, results.right_hand_landmarks, mp_holistic.HAND_CONNECTIONS,
                                  landmark_drawing_spec=mp_drawing_styles.get_default_hand_landmarks_style())
        # 监测到右手，执行
        if results.right_hand_landmarks:
            RHL = results.right_hand_landmarks
            # 计算角度
            for joint in joint_list:
                a = np.array([RHL.landmark[joint[0]].x, RHL.landmark[joint[0]].y])
                b = np.array([RHL.landmark[joint[1]].x, RHL.landmark[joint[1]].y])
                c = np.array([RHL.landmark[joint[2]].x, RHL.landmark[joint[2]].y])
                # 计算弧度
                radians_fingers = np.arctan2(c[1] - b[1], c[0] - b[0]) - np.arctan2(a[1] - b[1], a[0] - b[0])
                angle = np.abs(radians_fingers * 180.0 / np.pi)  # 弧度转角度

                if angle > 180.0:
                    angle = 360 - angle

                cv2.putText(image, str(round(angle, 2)), tuple(np.multiply(b, [640, 480]).astype(int)),
                            cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)

        # cv2.imshow('MediaPipe Holistic', cv2.flip(image, 1))
        cv2.imshow('Mediapipe Holistic', image)  # 取消镜面翻转
        if cv2.waitKey(5) == ord('q'):
            break
cap.release()

五、若有错误请指正，欢迎讨论赐教。